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LBP 特征

简介 LBP(Local Binary Pattern) 局部二值特征是一种纹理描述子,它度量和提取图像的局部纹理信息,对旋转和光照具有不变性。单纯的LBP记录像素点与像素点的对比信息。...LBP 定义 LBP算子定义为在 窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的八个像素与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该点的标记为1,否则为0。...这样, 邻域内的 8 个点经比较可产生8位二进制数(通常转换为十进制数,即LBP码,共256种),即得到该窗口中心像素点的LBP值,并以此反映该区域的纹理信息。...LBP算子可以取多个周围像素点和采样半径。...示例 由一个像素与其八邻域像素的关系获取 LBP 值的流程 旋转不变 原始的 LBP 特征对光照具有一定鲁棒性,因为亮度整体变化不至于影响大部分的相对关系 但原始 LBP 特征在旋转时难以保持不变,因为特征也会跟着图像变化

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LBP特征

此篇摘取 《LBP特征原理及代码实现》 《LBP特征 学习笔记》 另可参考实现: 《LBP特征学习及实现》 《LBP特征的实现及LBP+SVM分类》 《目标检测的图像特征提取之(二)LBP特征》 1 LBP...Opencv中有使用LBP特征进行人脸识别的接口,也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法,Opencv实现了LBP特征的计算,但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口。...3 LBP特征的改进 (1)圆形LBP特征(Circular LBP or Extended LBP) 由于原始LBP特征使用的是固定邻域内的灰度值,因此当图像的尺度发生变化时,LBP特征的编码将会发生错误...从而得到了诸如半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子: ?  这种LBP特征叫做Extended LBP,也叫Circular LBP。...首先不断的旋转圆形邻域内的LBP特征,根据选择得到一系列的LBP特征值,从这些LBP特征值选择LBP特征值最小的作为中心像素点的LBP特征。 ? 具体做法如下图所示: ?

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LBP原理与OpenCV实现

特征:灰度不变性的基本LBP,灰度不变性的圆形LBP,旋转不变性的LBP,等价LBP,最后再继续进行我们上一次HOG+KNN的实验,用LBP特征提取+KNN算法实现手写数字识别问题。...通过以上LBP算法的计算例子可以看出LBP值仅由中心像素点灰度值和相邻八个像素点的灰度值决定,LBP特征即表示了其中心像素点的特征,其值的计算还需要和周围的像素点计算完成,所以,LBP特征与周围有很大的关系...在求出每个周围像素的像素值之后,就可以使用与基本LBP算法一样的方法实现剩下的工作了。圆形LBP算法与基本LBP算法基本原理相同,但是它的表达方式更灵活,有很好的鲁棒性,表示范围与表达能力更强。...,上面的内容中我们一直在阐述各种LBP算法,那么LBP的特征到底如何构建呢?...算法的特征维数为: 灰度不变LBP: 256*160 旋转不变LBP: 36*160 等价灰度不变LBP: 58*160 等价旋转不变LBP: 9*160 最后我们选择等价旋转不变模式

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LBP原理介绍以及算法实现

(1)圆形LBP算子 为了适应不同尺度的纹理特征,并达到灰度和旋转不变性的要求,Ojala 等对 LBP 算子进行了改进,将 3×3 邻域扩展到任意邻域,并用圆形邻域代替了正方 形邻域,改进后的 LBP...(2)LBP旋转不变模式 从 LBP 的定义可以看出,LBP 算子是灰度不变的,但却不是旋转不变的。图像的旋转就会得到不同的 LBP值。...Maenpaa等人又将 LBP 算子进行了扩展,提出了具有旋转不变性的 LBP 算子,即不断旋转圆形邻域得到一系列初始定义的 LBP 值,取其最小值作为该邻域的 LBP 值,图示如下: ?...(2)LBP的等价模式 ‍‍一个LBP算子可以产生不同的二进制模式,对于半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子将会产生2的P次幂种模式。...LBP的使用 在LBP的应用中,如纹理分类、人脸分析等,一般都不将LBP图谱作为特征向量用于分类识别,而是采用LBP特征谱的统计直方图作为特征向量用于分类识别。

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TIA基本过程库(LBP

8 个聚合 · LBP_AnaAvg – 具有合理性检查的平均计算 · LBP_AnaRead - 模拟值处理 · LBP_ClctVal – 组显示(无 WinCC 显示) · LBP_CntrA...– 积分计数器 · LBP_CntrD – 差值计数器 · LBP_CntrP – 脉冲计数器 · LBP_CtrlPID – 连续 PID 控制器 · LBP_CtrlStp – 步进控制器 · LBP_Intlk8...– 最多 8 个信号的互锁 · LBP_Msg8 – 8 条消息的消息块 · LBP_Mtr – 简单电机 · LBP_MtrDS – 具有两种速度和两种旋转方向的电机 · LBP_MtrF – 速度控制电机...· LBP_OpAna – 切换模拟值 · LBP_OpDig – 切换数字信号 · LBP_Polygon – 超过 8 个插值点的值转换 · LBP_Select – 值的选择 · LBP_SetCrv...– 与时间相关的设定点曲线 · LBP_TimeSw – 时间开关 · LBP_Vlv - 简单阀 · LBP_VlvA - 模拟量控制阀 · LBP_3wVlv – 三通阀 · LBP_SimoDir

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机器学习实战——LBP特征提取

所以在下面我们将按照如下顺序介绍LBP特征:灰度不变性的基本LBP,灰度不变性的圆形LBP,旋转不变性的LBP,等价LBP,最后再继续进行我们上一次的实验,用LBP特征提取+KNN算法实现手写数字识别问题...通过以上LBP算法的计算例子可以看出LBP值仅由中心像素点灰度值和相邻八个像素点的灰度值决定,LBP特征即表示了其中心像素点的特征,其值的计算还需要和周围的像素点计算完成,所以,LBP特征与周围有很大的关系...改进后的LBP算法通常用符号LBP(p,b)表达,R为圆形半径,P代表在该圆形范畴内的P个不同像素点。 下图为几种常见的不同半径和不同像素点的LBP算法的示意图: ?...,上面的内容中我们一直在阐述各种LBP算法,那么LBP的特征到底如何构建呢?...算法的特征维数为: 灰度不变LBP: 256*160 旋转不变LBP: 36*160 等价灰度不变LBP: 58*160 等价旋转不变LBP: 9*160 最后我们选择等价旋转不变模式(

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详解LBP特征与应用(人脸识别)

一:光照不变性 特征对整体光照具有特征不变性,对比度可以保持,LBP特征可以很好的应对整体光照干扰和局部微弱的干扰,但是当局部光线变化较大时LBP会严重失真。 ? 其中C表示对比度。...二:尺度不变性 LBP的扩展模式可以在不同的尺度上面调整,产生不同的局部二值模式数据。图示如下: ?...三:旋转不变性 LBP还有另外一个变种是统一模式(Uniform Patterns)。其本质是基于旋转不变性特征和降维,将LBP的直方图表示从256降到59个BIN即可表示。...而在纹理匹配中,通过傅里叶变换到频域空间,可以得到旋转不变性特征,实现基于LBP的纹理匹配。 四:应用 OpenCV中已经实现了基于LBP特征的人脸检测与识别,运行结果如下图所示: ?...OpenCV中使用LBP特征数据检测人脸比使用Haaris数据要快,原因在于LBP特征不会产生小数数据,避免了浮点数计算开销。

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特征提取方法(二):LBP原理与OpenCV实现

特征:灰度不变性的基本LBP,灰度不变性的圆形LBP,旋转不变性的LBP,等价LBP,最后再继续进行我们上一次HOG+KNN的实验,用LBP特征提取+KNN算法实现手写数字识别问题。...通过以上LBP算法的计算例子可以看出LBP值仅由中心像素点灰度值和相邻八个像素点的灰度值决定,LBP特征即表示了其中心像素点的特征,其值的计算还需要和周围的像素点计算完成,所以,LBP特征与周围有很大的关系...旋转不变性LBP算法 通过上面的介绍,我们不难发现1和2两种LBP算法是具有灰度不变性的,在2002年的论文的,除了灰度不变性,作者又为LBP引入了旋转不变性与等价模式,它是怎么实现的呢?...,上面的内容中我们一直在阐述各种LBP算法,那么LBP的特征到底如何构建呢?...算法的特征维数为: 灰度不变LBP: 256*160 旋转不变LBP: 36*160 等价灰度不变LBP: 58*160 等价旋转不变LBP: 9*160 最后我们选择等价旋转不变模式

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纹理特征提取方法:LBP, 灰度共生矩阵

LBP 1. 算法简介 LBP方法(Local binary patterns, 局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子;它的作用是进行特征提取,提取图像的局部纹理特征。...LBP是一个计算机视觉中用于图像特征分类的一个方法,用于纹理特征提取。后来LBP方法与HOG特征分类器与其他机器学习算法联合使用。 2....算法原理 LBP算法的核心思想,是以某个像素点为中心,与其邻域像素点共同计算。...关于邻域像素点的选择方法,其实并不唯一: 原始的LBP算子定义的是在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素点灰度值与其进行比较; 后来的LBP算法也将相邻8个像素点的位置改成了环形邻域内...LBP算法的计算公式如下: [图片] 3. 算法流程 LBP纹理特征向量,一般以图像分块LBP直方图表示。

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LBP特征物品识别系统系统结构代码实践

structure.png LBP是一种常规的人脸识别使用的特征,系统架构如上图所示,主要分为三个部分: 滑动框:滑动框在图片上滑动,产生不同的子图 LBP特征提取器:针对滑动框产生的子图,计算LBP特征...分类器:根据LBP特征,判断当前图片是否是人脸 LBP特征 原始LBP特征 原始LBP特征是一个3X3区域的区域特征。...圆形LBP特征 圆形LBP特征与原始LBP特征类似,只是周围像素为一个圆形环绕的,如下图所示: ?...该LBP使用(P,R)表示,P表示带入计算的像素点数,R表示半径,如上图即为(8,2) 系统使用的LBP 系统使用的LBP表示为LBP^{u2}_{P,R},其中u2表示统一LBP特征,即像素点的特征值的二进制最多有两次...0到1或1到0跳变,如00001111为统一LBP,而10101010不为统一LBP,非统一LBP会被统一复位到一个特定值;P,R即为圆形LBP的(P,R)。

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C++ OpenCV特征提取之基本的LBP特征提取

前言 LBP(Local binary pattern)是一个易理解且有效的局部图像特征,应用很广泛。它具有旋转不变性和灰度不变性的显著的有点。...介绍 局部二值模式(Local binary patterns,LBP)是机器视觉领域中用于描述图像局部纹理特征的算子,具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是由T....Harwood [1][2]在1994年提出,LBP在纹理分类问题上是一个非常强大的特征;如果LBP与HOG结合,则可以在一些集合上十分有效的提升检测效果。LBP是一个简单但非常有效的纹理运算符。...LBP最重要的属性是对诸如光照变化等造成的灰度变化的鲁棒性。它的另外一个重要特性是它的计算简单,这使得它可以对图像进行实时分析。...4.根据源图的值计算LBP ? 5.输出图像 ? 然后我们看一下输出的结果 ? 上图基本特征全部显示了出来,效果还是不错的。

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基于Python的OpenCV人脸检测

一、文章概述 注意:本文只是人脸检测,人脸识别的实现请参见本人另一篇博客:基于OpenCV+TensorFlow+Keras实现人脸识别 本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸,...本文的主要内容分为: 1、检测图片中的人脸 2、实时检测视频中出现的人脸 3、用运设备的摄像头实时检测人脸 二:准备工作 提前做的准备: 安装好Python3 下载安装OpenCV库,方法是pip...install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com/pypi.../simple 下载特征数据HAAR和LBP,这两种数据都能实现对人脸特征的提取,HAAR大多是小数计算所以运算速度较慢,LBP大多是整数计算运行速度较快。...注意:点击下载HAAR和LBP的特征数据——–数据集下载 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/133872.html原文链接:https://javaforall.cn

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python+opencv 实现图像人脸检测及视频中的人脸检测

下载HAAR与LBP数据 2. opencv相关知识 二、python+opencv实现人脸检测 1. 图像单人脸检测 2. 图像多人脸检测 3. 视频中人脸检测 4....LBP:是一种特征提取方式,能提取出图像的局部的纹理特征,最开始的LBP算子是在3X3窗口中,取中心像素的像素值为阀值,与其周围八个像素点的像素值比较,若像素点的像素值大于阀值,则此像素点被标记为1,否则标记为...这样就能得到一个八位二进制的码,转换为十进制即LBP码,于是得到了这个窗口的LBP值,用这个值来反映这个窗口内的纹理信息。...二、python+opencv实现人脸检测 1....作者:叶庭云 微信公众号:修炼Python CSDN:https://yetingyun.blog.csdn.net/ 本文仅用于交流学习,未经作者允许,禁止转载,更勿做其他用途,违者必究。

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python+opencv 实现图像人脸检测及视频中的人脸检测

下载HAAR与LBP数据 2. opencv相关知识 二、python+opencv实现人脸检测 1. 图像单人脸检测 2. 图像多人脸检测 3. 视频中人脸检测 4....LBP:是一种特征提取方式,能提取出图像的局部的纹理特征,最开始的 LBP 算子是在 3X3 窗口中,取中心像素的像素值为阀值,与其周围八个像素点的像素值比较,若像素点的像素值大于阀值,则此像素点被标记为...这样就能得到一个八位二进制的码,转换为十进制即 LBP 码,于是得到了这个窗口的 LBP 值,用这个值来反映这个窗口内的纹理信息。...二、python+opencv实现人脸检测 1....视频中人脸检测 # -*- coding: UTF-8 -*- """ @Author :叶庭云 @公众号 :修炼Python @CSDN :https://yetingyun.blog.csdn.net

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人脸识别系列二 | FisherFace,LBPH算法及Dlib人脸检测

该算法基于提取图像特征的LBP算子。如果直接使用LBP编码图像用于人脸识别。其实和不提取LBP特征区别不大,因此在实际的LBP应用中,一般采用LBP编码图像的统计直方图作为特征向量进行分类识别。...该算法的大致思路是: 先使用LBP算子提取图片特征,这样可以获取整幅图像的LBP编码图像。再将该LBP编码图像分为若干个区域,获取每个区域的LBP编码直方图,从而得到整幅图像的LBP编码直方图。...同时该库也提供了Python,这一节我们正是要用到这个Python接口。 Dlib的核心原理是使用了图像Hog特征来表示人脸,和其他特征提取算子相比,它对图像的几何和光学的形变都能保持很好的不变形。...该特征与LBP特征,Harr特征共同作为三种经典的图像特征,该特征提取算子通常和支持向量机(SVM)算法搭配使用,用在物体检测场景。...这一节就用Python调用Dlib完成人脸检测来看看效果。在调用之前首先要安装Dlib人脸检测库,我使用的是Windows 10,Core i5的处理器。

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